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深度学习领域力作
Keras之父、Google人工智能研究员François Chollet著作。本书详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
深度学习入门经典“鱼书”
本书长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评。深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。
书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。Java 与 Python 双实现
助你零起点上手自然语言处理
本书作者是自然语言处理类库 HanLP 作者何晗。截至 2019 年 10 月初，该项目在 GitHub 上 Star 数已达 15 K，超过了宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP、哈尔滨工业大学的 LTP。作者汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。
实现 PyTorch 自由，任性玩转
集智俱乐部 著
本书是一本系统介绍深度学习及开源框架 PyTorch 的入门书。全书注重实战，每章围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了 PyTorch 的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。读者通过阅读本书，可以轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。
scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品《Python机器学习基础教程》
作者：Andreas C. Müller , Sarah Guido
Python 机器学习入门书首选本书主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。Python示例，增强机器学习算法效果
作者：爱丽丝·郑 , 阿曼达·卡萨丽
译者：陈光欣
本书介绍大量特征工程技术，阐明特征工程的基本原则。主要内容包括：机器学习流程中 的基本概念，数值型数据的基础特征工程，自然文本的特征工程，词频- 逆文档频率，高效的分类变量编码技术，主成分分析，模型堆叠，图像处理，等等。
囊括特征工程全流程
译者：庄嘉盛
本书囊括了特征工程的全流程，从数据检查到可视化，再到转换和进一步处理等，并给出了大量数学工具，帮助读者掌握如何将数据处理、转换成适当的形式，以便送入计算机和机器学习流水线中进行处理。后半部分的特征工程实践用Python作为示例语言，循序渐进，通俗易懂。
《机器学习实战》
作者：Peter Harrington
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
程序员经典套系书
当代最伟大的程序员之一高德纳著作。高德纳老先生从 1963 年开始写作，至今已经跨越半个世纪。这套书原计划出版7卷，已经出版《计算机程序设计艺术 卷1：基本算法》《计算机程序设计艺术 卷2：半数值算法》《计算机程序设计艺术 卷3：排序与查找》《计算机程序设计艺术，卷4A：组合算法》《计算机程序设计艺术：MMIX的增补》。
作者：结城浩 译者：管杰
作者：平岡和幸，堀玄 译者：陈筱烟
《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。
《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。
《程序员的数学3：线性代数》内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法、LU分解等。
《SQL基础教程（第2版）》：日本知名数据库工程师写给初学者的实用指南！介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的 SQL 语言的使用方法。书中通过大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握 SQL 的基础知识和使用技巧，提高编程能力。《SQL进阶教程》：中级进阶数据库工程师的实用 SQL 技能提升指南。全书为两部分，第一部分介绍了 SQL 语言不同寻常的使用技巧，带领读者从 SQL 常见技术；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和 SQL 语言的理解。《SQL查询》：市面上罕有的讲解SQL查询的专著，由从事SQL 方面研究和咨询工作的资深专家编写，重点讲解SQL 查询和数据操作的相关主题，包括关系型数据库和SQL、SQL 基础、多表操作、汇总和分组数据，以及修改数据集等内容，针对编写SQL 查询提供了轻松易懂的逐步指导，并包含上百个带有详细说明的例子。
作者：上野宣，译者：于均良
作者：竹下隆史，译者：乌尼日其其格
作者：三轮贤一，译者：盛荣
《图解HTTP》：一本书掌握 HTTP 协议。本书对互联网基盘 HTTP 协议进行了全面系统的介绍。作者由 HTTP 协议的发展史娓娓道来，严谨细致地剖析了 HTTP 协议的结构，列举诸多常见通信场景及实战案例，最后延伸到 Web 安全、最新技术动向等方面。
《图解TCP/IP》：本书是一本图文并茂的网络管理技术书籍，旨在让广大读者理解 TCP/IP 的基本知识、掌握 TCP/IP 的基本技能。书中讲解了网络基础知识、TCP/IP 基础知识、数据链路、IP 协议、IP 协议相关技术、TCP 与 UDP、路由协议、应用协议、网络安全等内容。《图解网络硬件》：详细介绍了计算机网络硬件的相关知识，重点讲述了在实际网络建设工程中真实使用的网络硬件设备及其相关背景知识。
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